Klik di sini untuk melihat video penelitian

Apakah Lebih Banyak Variabel Menghasilkan Segmentasi Pelanggan yang Lebih Baik? Studi RFM pada 4.338 Pelanggan

Penelitian tesis oleh Muhammad Choirul Imam mengkaji efektivitas penambahan variabel dalam segmentasi pelanggan menggunakan pendekatan RFM. Penelitian ini menguji apakah penggunaan lebih banyak karakteristik pelanggan dapat menghasilkan segmentasi yang lebih berkualitas atau justru menurunkan performa pengelompokan.

Menguji Pendekatan RFM dalam Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan merupakan salah satu pendekatan yang digunakan untuk memahami perilaku konsumen dan mengelompokkan mereka berdasarkan karakteristik tertentu. Salah satu metode yang umum digunakan adalah RFM, yang terdiri dari tiga indikator utama: Recency (seberapa baru pelanggan melakukan pembelian), Frequency (seberapa sering pelanggan melakukan pembelian), dan Monetary Value (jumlah uang yang dibelanjakan pelanggan).

Dalam praktiknya, penambahan variabel lain sering dianggap dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap mengenai perilaku pelanggan. Namun, lebih banyak variabel tidak selalu berarti hasil segmentasi yang lebih baik. Untuk menguji asumsi tersebut, penelitian ini mengevaluasi kombinasi RFM dengan empat variabel tambahan menggunakan data dari 4.338 pelanggan nyata.

Hasil Penelitian: RFM Sederhana Memberikan Performa Terbaik

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan RFM dasar menghasilkan kualitas segmentasi terbaik dibandingkan kombinasi variabel yang diuji. Penambahan variabel Length, yang menggambarkan lamanya seseorang menjadi pelanggan, menghasilkan performa yang mendekati RFM dasar, dengan selisih hanya 1,7%, serta menunjukkan hasil yang stabil.

Sebaliknya, penambahan variabel yang menggambarkan keragaman produk yang dibeli pelanggan justru menurunkan salah satu metrik kualitas segmentasi sebesar 27–42%. Temuan ini menunjukkan bahwa penambahan informasi tidak selalu meningkatkan kualitas pengelompokan pelanggan. Dampaknya bergantung pada karakteristik variabel yang digunakan dan kontribusinya terhadap proses segmentasi.

Implikasi bagi Strategi Analisis Pelanggan

Penelitian Muhammad Choirul Imam menyoroti pentingnya mengevaluasi setiap variabel berdasarkan kontribusinya terhadap kualitas segmentasi, alih-alih menganggap bahwa semakin banyak data akan selalu menghasilkan analisis yang lebih baik.

Dalam penerapannya, pendekatan RFM dasar dapat menjadi titik awal yang efektif untuk memahami perilaku pelanggan. Sementara itu, variabel tambahan perlu diuji terlebih dahulu untuk memastikan bahwa informasi yang diberikan benar-benar meningkatkan kualitas segmentasi. Dengan demikian, perusahaan dapat mengembangkan strategi analisis pelanggan yang lebih terarah berdasarkan variabel yang relevan dan terukur.


Lihat video penelitian selengkapnya di Instagram:

https://www.instagram.com/reel/DedvAmNR3zN/?utm_source=ig_web_copy_link&srtk=MzRlODBiNWFlZA==